{"id":602,"date":"2024-08-29T10:00:03","date_gmt":"2024-08-29T08:00:03","guid":{"rendered":"https:\/\/site.ellistat.com\/?p=602"},"modified":"2024-10-23T15:01:31","modified_gmt":"2024-10-23T13:01:31","slug":"el-plan-de-experiencia-en-dos-niveles-de-taguchi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/clooma.ai\/es\/el-plan-de-experiencia-en-dos-niveles-de-taguchi\/","title":{"rendered":"Dise\u00f1o experimental de Taguchi"},"content":{"rendered":"<p>El dise\u00f1o de experimentos de Taguchi es un m\u00e9todo estad\u00edstico utilizado para mejorar la calidad de los productos y los procesos de fabricaci\u00f3n. Desarrollado por el&nbsp;<a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Genichi_Taguchi\">Dr. Genichi Taguchi&nbsp;<\/a>El objetivo de este plan es identificar los factores que m\u00e1s influyen en la variaci\u00f3n de un producto o proceso, minimizando al mismo tiempo el n\u00famero de experimentos necesarios.<\/p>\n\n\n\n<p>Este m\u00e9todo organiza los experimentos de forma sistem\u00e1tica y eficaz, lo que permite analizar simult\u00e1neamente los efectos de varias variables. El objetivo principal es conseguir que el producto o proceso sea robusto frente a las variaciones externas e internas, garantizando as\u00ed un rendimiento estable y de alta calidad.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Construcci\u00f3n de un dise\u00f1o experimental - M\u00e9todo Taguchi<\/h2>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Definici\u00f3n de factores y niveles<\/h2>\n\n\n\n<p>Definir los factores implica elegir los factores que se van a estudiar. Para elegir los factores adecuados, te recomendamos que primero entiendas el proceso o producto en cuesti\u00f3n y, a continuaci\u00f3n, lleves a cabo los siguientes pasos:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Organizar sesiones de brainstorming con un equipo multidisciplinar para generar una lista exhaustiva de factores potenciales.<\/li>\n\n\n\n<li>Evaluar la importancia de cada factor en funci\u00f3n de su impacto potencial en el resultado final. Prioriza los factores que puedan tener un efecto significativo.<\/li>\n\n\n\n<li>Seleccione los factores relevantes para el dise\u00f1o experimental en funci\u00f3n de la importancia del factor, su capacidad para controlarlo y la facilidad para medirlo de forma fiable.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Para cada factor identificado, hay que definir a continuaci\u00f3n los niveles estudiados. Es importante elegir niveles pertinentes:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Anchura de la playa<\/strong>&nbsp;Seleccione niveles que cubran una gama suficientemente amplia para detectar los efectos de los factores, pero sin llegar a extremos poco realistas que podr\u00edan ser innecesarios o peligrosos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Pr\u00e1ctico<\/strong>&nbsp;Garantizar que los niveles elegidos son alcanzables en un contexto de producci\u00f3n real.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Elecci\u00f3n de mesa<\/h2>\n\n\n\n<p>Una vez identificados los factores, debe crear el dise\u00f1o experimental. Para ello, le recomendamos que utilice&nbsp;<a href=\"https:\/\/clooma.ai\/es\/plan-de-experiencias\/\">el m\u00f3dulo de an\u00e1lisis de datos Ellistat&nbsp;<\/a>que cuenta con un motor exclusivo de dise\u00f1o de experimentos. Es capaz de encontrar un dise\u00f1o con la mejor estrategia posible dada una estructuraci\u00f3n dada de las interacciones. Las tablas programadas en Ellistat son L4, L8, L12, L16, L20 y L32.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Estos son los elementos que debe tener en cuenta al crear su dise\u00f1o experimental utilizando la metodolog\u00eda de Taguchi:<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Noci\u00f3n de interacci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>La interacci\u00f3n A*B se refiere al hecho de que el nivel de A influye en el efecto de B y viceversa.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Por ejemplo:<\/em><\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Notion-dinteraction-plan-dexperience.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-1140\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<p>En el ejemplo anterior, la figura de la izquierda muestra :<\/p>\n\n\n\n<p>Sea cual sea el nivel del factor B, el efecto de A sobre Y es el mismo y A tiene un efecto de 1 sobre la respuesta. Por lo tanto, no hay interacci\u00f3n entre A y B.<\/p>\n\n\n\n<p>La figura de la derecha muestra :<\/p>\n\n\n\n<p>Cuando el nivel del factor B es m\u00ednimo, el efecto de A sobre Y es 2. Cuando el nivel del factor B es m\u00e1ximo, el efecto de A sobre Y es 1. El efecto de A var\u00eda en funci\u00f3n del nivel de B. Por lo tanto, existe una interacci\u00f3n entre A y B.<\/p>\n\n\n\n<p>Cuando hay una interacci\u00f3n, el efecto de la interacci\u00f3n se modela mediante un t\u00e9rmino multiplicativo en la ecuaci\u00f3n de predicci\u00f3n Y, en este caso A*B.<\/p>\n\n\n\n<p>La forma de la ecuaci\u00f3n de previsi\u00f3n ser\u00eda :<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><span class=\"wp-katex-eq\" data-display=\"false\">Y=\\alpha_0+\\alpha_1*A+\\alpha_2*B+\\alpha_3*A*B<\/span><\/p>\n\n\n\n<p>El t\u00e9rmino \u03b1<sub>3<\/sub>&nbsp;corresponde a la interacci\u00f3n A*B<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Noci\u00f3n de alias<\/h2>\n\n\n\n<p>El t\u00e9rmino alias entre dos factores se refiere al hecho de que los factores tienen el mismo nivel para todos los experimentos del dise\u00f1o experimental.<\/p>\n\n\n\n<p>Por ejemplo, supongamos que hemos llevado a cabo el siguiente dise\u00f1o experimental:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>A<\/th><th>B<\/th><th>Y<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>1<\/td><td>1<\/td><td>5<\/td><\/tr><tr><td>1<\/td><td>1<\/td><td>5<\/td><\/tr><tr><td>2<\/td><td>2<\/td><td>10<\/td><\/tr><tr><td>2<\/td><td>2<\/td><td>10<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Los factores A y B var\u00edan al mismo tiempo, por lo que no es posible diferenciar el factor A del factor B, ni decir cu\u00e1l de los dos hace que Y var\u00ede de 5 a 10 cuando va de 1 a 2. Diremos que estos dos factores son alias.<\/p>\n\n\n\n<p>Obviamente, cuando se construye un dise\u00f1o experimental, los ensayos se eligen con cuidado para que ning\u00fan factor tenga alias con otro factor. Sin embargo, es posible que un factor se aliase con una interacci\u00f3n. Tomemos el siguiente ejemplo:<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-1-1024x411.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1141\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<p>En este ejemplo, hemos construido un plan de tres factores utilizando la tabla L4. La tabla de alias muestra :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>El factor a se aliasa con la interacci\u00f3n b*c<\/li>\n\n\n\n<li>El factor b se aliasa con la interacci\u00f3n a*c<\/li>\n\n\n\n<li>El factor c se aliasa con la interacci\u00f3n a*b<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>De la misma manera, si dos factores tienen alias, no ser\u00e1 posible decir al final del dise\u00f1o experimental si el efecto observado se debe al factor a, a la interacci\u00f3n b<em>c o la suma de las dos. Por lo tanto, supondremos que la interacci\u00f3n b<\/em>c es cero, pero esto queda por comprobar experimentalmente.<\/p>\n\n\n\n<p>Para evitar este tipo de problema, generalmente elegimos dise\u00f1os experimentales en los que ninguno de los factores tiene alias con una interacci\u00f3n. En el ejemplo anterior, podr\u00edamos haber elegido un dise\u00f1o L8 en el que ninguno de los factores tuviera alias con una interacci\u00f3n.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.06.35-2048x942-1-1024x471.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1142\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Resolver un dise\u00f1o experimental<\/h2>\n\n\n\n<p>La resoluci\u00f3n de un dise\u00f1o de experimento corresponde al nivel de alias de este dise\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Resoluci\u00f3n III<\/h2>\n\n\n\n<p>Un dise\u00f1o experimental es de resoluci\u00f3n III si al menos un factor (orden I) est\u00e1 aliasado con una interacci\u00f3n de tipo A*B (orden II).<\/p>\n\n\n\n<p>Este tipo de dise\u00f1o reduce enormemente el n\u00famero de ensayos, pero supone que todas las interacciones son nulas. Hay que tener cuidado al interpretar los resultados, y la suposici\u00f3n de interacciones nulas debe validarse mediante ensayos adicionales.<\/p>\n\n\n\n<p>Por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.05.04-2048x822-2-1024x411.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1143\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>En el dise\u00f1o anterior, el factor a se aliasa con la interacci\u00f3n b*c. El dise\u00f1o es de resoluci\u00f3n III<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Resoluci\u00f3n IV<\/h2>\n\n\n\n<p>Un dise\u00f1o experimental es de resoluci\u00f3n IV si :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Ning\u00fan factor se aliasa con una interacci\u00f3n (orden II)<\/li>\n\n\n\n<li>Al menos una interacci\u00f3n (orden II) tiene alias con otra interacci\u00f3n (orden II)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Este tipo de dise\u00f1o limita el n\u00famero de ensayos. Supone que la mayor\u00eda de las interacciones son nulas, salvo unas pocas que pueden identificarse. Esto suele ser as\u00ed.<\/p>\n\n\n\n<p>Dado que los factores no se solapan con otras interacciones, el efecto de todos los factores puede calcularse sin ambig\u00fcedades.<\/p>\n\n\n\n<p>Es el tipo de plan m\u00e1s utilizado.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Por ejemplo:<\/em><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/clooma.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/Capture-decran-2024-07-31-a-10.10.17-2048x942-1-1024x471.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1144\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>En el plan anterior, ninguno de los factores est\u00e1 aliasado con otra interacci\u00f3n. Las interacciones a<em>b y c<\/em>d son alias, por lo que el plan es la resoluci\u00f3n IV.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Resoluci\u00f3n V<\/h2>\n\n\n\n<p>Un dise\u00f1o experimental es de resoluci\u00f3n IV si :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Ning\u00fan factor se aliasa con una interacci\u00f3n (orden II)<\/li>\n\n\n\n<li>Ninguna interacci\u00f3n (orden II) se aliasa con otra interacci\u00f3n (orden II) Este tipo de dise\u00f1o limita el n\u00famero de ensayos en comparaci\u00f3n con el dise\u00f1o completo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Dado que los factores no se solapan con otras interacciones, el efecto de todos los factores puede calcularse sin ambig\u00fcedades.<\/p>\n\n\n\n<p>Como las interacciones no se solapan con otras interacciones, el efecto de todas ellas puede calcularse sin ambig\u00fcedades.<\/p>\n\n\n\n<p>Es el tipo de plan ideal, pero desgraciadamente s\u00f3lo existe uno con menos de 20 ensayos. Se trata de un plan de 5 factores que utiliza la tabla L16.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El dise\u00f1o experimental de Taguchi es un m\u00e9todo estad\u00edstico utilizado para mejorar la calidad de los productos y los procesos de fabricaci\u00f3n. Desarrollado por el Dr. Genichi Taguchi, su objetivo es identificar los factores que m\u00e1s influyen en la variaci\u00f3n de un producto o proceso, minimizando al mismo tiempo el n\u00famero de experimentos necesarios. 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